教你分分钟学会用python爬虫框架Scrapy爬取心目中的女神

Scrapy,Python开发的一个快速,高层次的屏幕抓取和web抓取框架,用于抓取web站点并从页面中提取结构化的数据。Scrapy用途广泛,可以用于数据挖掘、监测和 自动化测试 。

Scrapy吸引人的地方在于它是一个框架,任何人都可以根据需求方便的修改。它也提供了多种类型爬虫的基类,如BaseSpider、sitemap爬虫等,最新版本又提供了web2.0爬虫的支持。

Scratch,是抓取的意思,这个Python的爬虫框架叫Scrapy,大概也是这个意思吧,就叫它:小刮刮吧。

Scrapy 使用了 Twisted异步网络库来处理网络通讯。整体架构大致如下:

Scrapy主要包括了以下组件:

  • 引擎(Scrapy) 用来处理整个系统的数据流处理, 触发事务(框架核心)
  • 调度器(Scheduler) 用来接受引擎发过来的请求, 压入队列中, 并在引擎再次请求的时候返回. 可以想像成一个URL(抓取网页的网址或者说是链接)的优先队列, 由它来决定下一个要抓取的网址是什么, 同时去除重复的网址
  • 下载器(Downloader) 用于下载网页内容, 并将网页内容返回给蜘蛛(Scrapy下载器是建立在twisted这个高效的异步模型上的)
  • 爬虫(Spiders) 爬虫是主要干活的, 用于从特定的网页中提取自己需要的信息, 即所谓的实体(Item)。用户也可以从中提取出链接,让Scrapy继续抓取下一个页面
  • 项目管道(Pipeline) 负责处理爬虫从网页中抽取的实体,主要的功能是持久化实体、验证实体的有效性、清除不需要的信息。当页面被爬虫解析后,将被发送到项目管道,并经过几个特定的次序处理数据。
  • 下载器中间件(Downloader Middlewares) 位于Scrapy引擎和下载器之间的框架,主要是处理Scrapy引擎与下载器之间的请求及响应。
  • 爬虫中间件(Spider Middlewares) 介于Scrapy引擎和爬虫之间的框架,主要工作是处理蜘蛛的响应输入和请求输出。
  • 调度中间件(Scheduler Middewares) 介于Scrapy引擎和调度之间的中间件,从Scrapy引擎发送到调度的请求和响应。

Scrapy运行流程大概如下:

  1. 引擎从调度器中取出一个链接(URL)用于接下来的抓取
  2. 引擎把URL封装成一个请求(Request)传给下载器
  3. 下载器把资源下载下来,并封装成应答包(Response)
  4. 爬虫解析Response
  5. 解析出实体(Item),则交给实体管道进行进一步的处理
  6. 解析出的是链接(URL),则把URL交给调度器等待抓取

安装

因为python3并不能完全支持Scrapy,因此为了完美运行Scrapy,我们使用python2.7来编写和运行Scrapy。

注:windows平台需要依赖pywin32,请根据自己系统32/64位选择下载安装,https://sourceforge.net/projects/pywin32/

其它可能依赖的安装包:lxml-3.6.4-cp27-cp27m-win_amd64.whl,VCForPython27.msi百度下载即可

基本使用

1、创建项目

运行命令:

2.自动创建目录的结果:

文件说明:

  • scrapy.cfg 项目的配置信息,主要为Scrapy命令行工具提供一个基础的配置信息。(真正爬虫相关的配置信息在settings.py文件中)
  • items.py 设置数据存储模板,用于结构化数据,如:Django的Model
  • pipelines 数据处理行为,如:一般结构化的数据持久化
  • settings.py 配置文件,如:递归的层数、并发数,延迟下载等
  • spiders 爬虫目录,如:创建文件,编写爬虫规则

注意:一般创建爬虫文件时,以网站域名命名

3、编写爬虫

在spiders目录中新建 xiaohuar_spider.py 文件

示例代码:

备注:

  1. 爬虫文件需要定义一个类,并继承scrapy.spiders.Spider
  2. 必须定义name,即爬虫名,如果没有name,会报错。因为源码中是这样定义的:
  1. 编写函数parse,这里需要注意的是,该函数名不能改变,因为Scrapy源码中默认callback函数的函数名就是parse;
  2. 定义需要爬取的url,放在列表中,因为可以爬取多个url,Scrapy源码是一个For循环,从上到下爬取这些url,使用生成器迭代将url发送给下载器下载url的html。源码截图:

4、运行

进入p1目录,运行命令

格式:scrapy crawl+爬虫名 –nolog即不显示日志

5.scrapy查询语法:

当我们爬取大量的网页,如果自己写正则匹配,会很麻烦,也很浪费时间,令人欣慰的是,scrapy内部支持更简单的查询语法,帮助我们去html中查询我们需要的标签和标签内容以及标签属性。下面逐一进行介绍:

  • 查询子子孙孙中的某个标签(以div标签为例)://div
  • 查询儿子中的某个标签(以div标签为例):/div
  • 查询标签中带有某个class属性的标签://div[@class=’c1′]即子子孙孙中标签是div且class=‘c1’的标签
  • 查询标签中带有某个class=‘c1’并且自定义属性name=‘alex’的标签://div[@class=’c1′][@name=’alex’]
  • 查询某个标签的文本内容://div/span/text() 即查询子子孙孙中div下面的span标签中的文本内容
  • 查询某个属性的值(例如查询a标签的href属性)://a/@href

示例代码:

注:urllib.urlretrieve(ab_src, file_path) ,接收文件路径和需要保存的路径,会自动去文件路径下载并保存到我们指定的本地路径。

6.递归爬取网页

上述代码仅仅实现了一个url的爬取,如果该url的爬取的内容中包含了其他url,而我们也想对其进行爬取,那么如何实现递归爬取网页呢?

示例代码:

即通过yield生成器向每一个url发送request请求,并执行返回函数parse,从而递归获取校花图片和校花姓名学校等信息。

注:可以修改settings.py 中的配置文件,以此来指定“递归”的层数,如: DEPTH_LIMIT = 1

7.scrapy查询语法中的正则:

语法规则:Selector(response=response查询对象).xpath(‘//li[re:test(@class, “item-d*”)]//@href’).extract(),即根据re正则匹配,test即匹配,属性名是class,匹配的正则表达式是”item-d*”,然后获取该标签的href属性。

选择器规则Demo

获取响应cookie

更多选择器规则:http://www.baby98.cn/

8、格式化处理

上述实例只是简单的图片处理,所以在parse方法中直接处理。如果对于想要获取更多的数据(获取页面的价格、商品名称、QQ等),则可以利用Scrapy的items将数据格式化,然后统一交由pipelines来处理。即不同功能用不同文件实现。

items:即用户需要爬取哪些数据,是用来格式化数据,并告诉pipelines哪些数据需要保存。

示例items.py文件:

即:需要爬取所有url中的公司名,title,qq,基本信息info,更多信息more。

上述定义模板,以后对于从请求的源码中获取的数据同样按照此结构来获取,所以在spider中需要有一下操作:

上述代码中:对url进行md5加密的目的是避免url过长,也方便保存在缓存或数据库中。

此处代码的关键在于:

  • 将获取的数据封装在了Item对象中
  • yield Item对象 (一旦parse中执行yield Item对象,则自动将该对象交个pipelines的类来处理)

上述代码中多个类的目的是,可以同时保存在文件和数据库中,保存的优先级可以在配置文件settings中定义。

总结:本文对python爬虫框架Scrapy做了详细分析和实例讲解

作者:yangjiyue 来源:http://www.cnblogs.com/yangjiyue/p/7821785.html


原文发布于微信公众号 - 马哥Linux运维(magedu-Linux)

原文发表时间:2017-11-13

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